视觉识别的基本原理包括:

　　1. 影像采集:使用图像传感器(摄像头)采集反射光线,转换为数字图像。

　　2. 预处理:去噪、校正、增强图像质量。

　　3. 切割:从图像中提取目标区域。

　　4. 特征提取:根据目标形状、颜色、纹理等提取特征向量。

　　5. 模式匹配:将提取的特征与已有模式库进行比较匹配。

　　6. 分类识别:利用参数设定将目标分类,完成识别。

　　7. 模型训练:使用机器学习算法训练模型,提高识别准确率。

　　8. 模式更新:增加新的样本,持续优化模式库。

　　9. 结果输出:给出识别结果,如目标分类、坐标位置等。

　　10. 配合机器视觉硬件,实现对物体实时自动识别。

　　综上所述,视觉识别通过图像采集、处理、特征提取、模式匹配实现对目标的智能化识别。它在工业、医疗、安防等领域有着广泛应用。